혼돈에서 컨텍스트로: MCP 혁명
분주한 클라우드 인프라 회사에서 제품 관리자인 Lily를 상상해 보세요. 그녀의 일상적인 업무는 Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail, Confluence와 같은 다양한 도구를 사용하여 여러 프로젝트를 저글링하는 것입니다. 오늘날 빠르게 변화하는 업무 환경에서 많은 사람들과 마찬가지로 그녀는 끊임없이 정보와 업데이트에 압도당하고 있습니다.
2024년까지 Lily는 정보 종합에 있어 대규모 언어 모델 (LLM)의 놀라운 기능을 인식했습니다. 그녀는 팀의 모든 도구에서 데이터를 단일 모델에 공급하여 업데이트를 자동화하고 커뮤니케이션을 생성하며 필요에 따라 질문에 답변하는 솔루션을 구상했습니다. 그러나 그녀는 각 모델이 외부 서비스에 연결하는 고유한 독점적인 방법을 가지고 있다는 것을 깨달았습니다. 모든 통합은 그녀를 단일 공급업체의 생태계에 더 깊이 빠지게 하여 향후 더 나은 LLM으로 전환하는 것을 점점 더 어렵게 만들었습니다. 예를 들어 Gong의 트랜스크립트를 통합하려면 또 다른 사용자 지정 연결을 구축해야 했습니다.
Anthropic의 MCP를 입력하세요: 컨텍스트가 LLM으로 흐르는 방식을 표준화하도록 설계된 개방형 프로토콜입니다. 이 이니셔티브는 OpenAI, AWS, Azure, Microsoft Copilot Studio 및 결국 Google과 같은 업계 거물들의 지원을 받아 빠르게 추진력을 얻었습니다. 공식 소프트웨어 개발 키트 (SDK)가 Python, TypeScript, Java, C#, Rust, Kotlin 및 Swift와 같은 널리 사용되는 프로그래밍 언어에 대해 출시되었습니다. Go 및 기타 언어에 대한 커뮤니티 기반 SDK가 곧 뒤따라 채택이 가속화되었습니다.
오늘날 Lily는 로컬 MCP 서버를 통해 작업 애플리케이션에 연결된 Claude를 활용하여 워크플로를 간소화합니다. 상태 보고서가 자동으로 생성되고 리더십 업데이트는 프롬프트만 있으면 됩니다. 새로운 모델을 평가할 때 기존 통합을 중단하지 않고도 원활하게 통합할 수 있습니다. 개인 코딩 프로젝트를 수행할 때 Claude와 함께 사용하는 것과 동일한 MCP 서버에 연결된 OpenAI의 모델과 함께 Cursor를 사용합니다. 그녀의 IDE는 MCP에서 제공하는 통합 용이성 덕분에 그녀가 구축하고 있는 제품을 원활하게 이해합니다.
표준화의 힘과 의미
Lily의 경험은 기본적인 진실을 강조합니다. 사용자는 통합된 도구를 선호하고 공급업체 종속성을 싫어하며 모델을 전환할 때마다 통합을 다시 작성하는 것을 피하고 싶어합니다. MCP는 사용자에게 작업에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있는 자유를 제공합니다.
그러나 표준화는 고려해야 할 의미도 가져옵니다.
첫째, 강력한 공개 API가 없는 SaaS 제공업체는 노후화에 취약합니다. MCP 도구는 이러한 API에 의존하며 고객은 AI 애플리케이션에 대한 지원을 점점 더 요구할 것입니다. MCP가 사실상의 표준으로 부상함에 따라 SaaS 제공업체는 더 이상 API를 소홀히 할 수 없습니다.
둘째, AI 애플리케이션 개발 주기가 극적으로 가속화될 것입니다. 개발자는 더 이상 간단한 AI 애플리케이션을 테스트하기 위해 사용자 지정 코드를 작성할 필요가 없습니다. 대신 Claude Desktop, Cursor 및 Windsurf와 같은 즉시 사용 가능한 MCP 클라이언트와 MCP 서버를 통합할 수 있습니다.
셋째, 전환 비용이 줄어들고 있습니다. 통합이 특정 모델과 분리되어 있기 때문에 조직은 인프라를 재구축하는 부담 없이 Claude에서 OpenAI로, Gemini로 또는 모델을 혼합할 수도 있습니다. 미래의 LLM 제공업체는 MCP 주변의 기존 생태계에서 이점을 얻어 가격 성능 향상에 집중할 수 있습니다.
MCP의 과제 탐색
MCP는 막대한 잠재력을 제공하지만 새로운 마찰 지점을 도입하고 일부 기존 과제를 해결하지 못한 채로 둡니다.
신뢰: 수천 개의 커뮤니티에서 유지 관리되는 서버를 제공하는 MCP 레지스트리의 확산은 보안에 대한 우려를 제기합니다. 서버를 제어하지 않거나 제어하는 당사자를 신뢰하지 않으면 알 수 없는 제3자에게 민감한 데이터를 노출할 위험이 있습니다. SaaS 회사는 이 위험을 완화하기 위해 공식 서버를 제공해야 하며 개발자는 공식 서버를 사용하는 것을 우선시해야 합니다.
품질: API가 발전하고 제대로 유지 관리되지 않은 MCP 서버가 쉽게 구식이 될 수 있습니다. LLM은 사용할 도구를 결정하기 위해 고품질 메타데이터에 의존합니다. 권위 있는 MCP 레지스트리가 없으면 신뢰할 수 있는 제공업체의 공식 서버가 필요합니다. SaaS 회사는 API가 발전함에 따라 서버를 부지런히 유지 관리해야 하며 개발자는 안정성을 위해 공식 서버를 선호해야 합니다.
서버 크기: 단일 서버에 너무 많은 도구를 과부하하면 토큰 소비를 통해 비용이 증가하고 모델에 너무 많은 선택 사항이 압도될 수 있습니다. LLM은 너무 많은 도구에 액세스할 수 있는 경우 혼란스러워져 이상적이지 않은 경험을 만들 수 있습니다. 더 작고 작업 중심적인 서버가 중요할 것입니다. 서버를 구축하고 배포할 때 이 점을 염두에 두십시오.
권한 부여 및 ID: 권한 부여 및 ID 관리의 과제는 MCP에서도 지속됩니다. Claude가 이메일을 보낼 수 있는 기능을 부여하는 Lily의 시나리오를 고려하여 "Chris에게 상태 업데이트를 빠르게 보내도록" 지시합니다. LLM은 상사인 Chris에게 이메일을 보내는 대신 메시지가 전달되도록 연락처 목록에 있는 모든 "Chris"에게 이메일을 보낼 수 있습니다. 건전한 판단이 필요한 작업에는 인간의 감독이 여전히 필수적입니다. 예를 들어 Lily는 승인 체인을 설정하거나 이메일 주소 수를 제한하여 어느 정도 제어를 추가할 수 있습니다.
AI의 미래: MCP 생태계 수용
MCP는 AI 애플리케이션을 지원하는 인프라의 패러다임 전환을 나타냅니다.
잘 채택된 표준과 마찬가지로 MCP는 선순환을 만들고 있습니다. 모든 새로운 서버, 통합 및 애플리케이션은 추진력을 강화합니다.
MCP 서버를 구축, 테스트, 배포 및 검색하는 프로세스를 단순화하기 위해 새로운 도구, 플랫폼 및 레지스트리가 등장하고 있습니다. 생태계가 성숙함에 따라 AI 애플리케이션은 새로운 기능에 연결하기 위한 직관적인 인터페이스를 제공할 것입니다. MCP를 채택하는 팀은 더 빠르고 더 나은 통합 기능으로 제품을 개발할 수 있습니다. 공개 API 및 공식 MCP 서버를 제공하는 회사는 이 진화하는 환경에서 필수적인 플레이어로 자리매김할 수 있습니다. 그러나 늦게 채택하는 사람들은 관련성을 유지하기 위해 어려운 싸움에 직면할 것입니다.
MCP의 채택은 잠재적인 함정이 없는 것은 아니므로 조직은 위험을 완화하면서 이점을 극대화하기 위해 경계하고 적극적으로 대처해야 합니다.
명확한 거버넌스 및 정책 수립
MCP 지원 AI 애플리케이션의 안전하고 윤리적인 사용을 보장하기 위해 조직은 명확한 거버넌스 정책을 수립해야 합니다. 여기에는 허용 가능한 사용 사례, 액세스 제어 및 데이터 개인 정보 보호 프로토콜 정의가 포함됩니다. 이러한 정책을 정기적으로 검토하고 업데이트하면 새로운 위험을 해결하고 진화하는 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.
교육 및 훈련에 투자
MCP가 더 널리 보급됨에 따라 개발자와 최종 사용자 모두를 위한 교육 및 훈련에 투자하는 것이 중요합니다. 개발자는 프로토콜의 뉘앙스와 안전하고 안정적인 통합 구축을 위한 모범 사례를 이해해야 합니다. 최종 사용자는 MCP 지원 AI 애플리케이션의 기능과 제한 사항을 알고 책임을 다해 사용하는 방법을 알아야 합니다.
모니터링 및 감사
조직은 MCP 지원 AI 애플리케이션의 사용을 추적하고 잠재적인 보안 위반 또는 오용을 식별하기 위해 강력한 모니터링 및 감사 시스템을 구현해야 합니다. 여기에는 API 호출, 데이터 액세스 패턴 및 사용자 활동 모니터링이 포함됩니다. 정기적인 감사는 거버넌스 정책 준수를 보장하고 개선 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
모범 사례 협력 및 공유
AI 환경은 끊임없이 진화하고 있으며 조직이 MCP 채택 및 관리에 대한 모범 사례를 협력하고 공유하는 것이 필수적입니다. 이는 산업 포럼, 오픈 소스 프로젝트 및 공동 연구 이니셔티브를 통해 달성할 수 있습니다. 함께 협력함으로써 조직은 과제를 집단적으로 해결하고 MCP의 이점을 극대화할 수 있습니다.
다중 모드 접근 방식 수용
MCP가 AI 모델과 외부 도구 간의 연결을 표준화하는 데 중점을 두는 반면 조직은 AI에 대한 다중 모드 접근 방식을 채택하는 것도 고려해야 합니다. 여기에는 다양한 유형의 AI 모델과 데이터 소스를 결합하여 보다 포괄적이고 강력한 솔루션을 만드는 것이 포함됩니다. 예를 들어 LLM을 컴퓨터 비전 모델과 결합하면 텍스트와 이미지를 모두 이해할 수 있는 AI 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.
인간 중심 설계에 집중
MCP 지원 AI 애플리케이션을 개발할 때 인간 중심 설계 원칙을 우선시하는 것이 중요합니다. 즉, 직관적이고 접근 가능하며 인간의 요구와 가치에 부합하는 애플리케이션을 설계하는 것입니다. 인간 중심 설계에 집중함으로써 조직은 AI 애플리케이션이 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 할 수 있습니다.
혁신 문화 육성
마지막으로 조직은 실험과 지속적인 개선을 장려하는 혁신 문화를 육성해야 합니다. 여기에는 개발자에게 MCP로 새로운 가능성을 탐색하고 성공과 실패 모두에서 배울 수 있도록 필요한 리소스와 지원을 제공하는 것이 포함됩니다. 혁신 문화를 수용함으로써 조직은 앞서 나가고 MCP의 모든 잠재력을 발휘할 수 있습니다.
결론적으로 MCP는 AI 환경을 혁신할 잠재력이 있는 혁신적인 기술입니다. AI 모델과 외부 도구 간의 연결을 표준화함으로써 MCP는 개발자가 더 강력하고 다재다능한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 그러나 조직은 MCP의 안전하고 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 신뢰, 품질 및 서버 크기의 과제를 해결해야 합니다. 명확한 거버넌스 정책을 수립하고 교육 및 훈련에 투자하며 혁신 문화를 육성함으로써 조직은 MCP의 모든 잠재력을 발휘하고 AI 혁신의 다음 물결을 주도할 수 있습니다.